电子健康挖掘研究述评

从药物副作用挖掘、疾病爆发监控、消费者健康词汇表构建、缩写消歧和拼写错误检测以及情感分析和观点分析5个应用领域,对电子健康挖掘研究进行系统介绍,以期对国内相关研究起到一定的促进作用.     

基于可得数据的乳腺癌患者静脉血栓栓塞症风险因素识别及预测模型构建

目的：基于可得数据分析现有静脉血栓栓塞症（venous thromboembolism,VTE）风险因素在乳腺癌VTE患者与乳腺癌非VTE患者间的差异,并在此基础上构建乳腺癌患者VTE风险预测模型,从而为乳腺癌患者预防及预测VTE发生风险提供一定参考。方法：利用文献分析总结乳腺癌患者VTE相关风险因素,并在此基础上收集274例乳腺癌VTE患者与274例乳腺癌非VTE患者的10个相关风险指标,利用非参数检验（曼?惠特尼U检验）探索二者在相应指标上的显著性差异,基于Logistic回归构建了乳腺癌患者VTE风险预测模型。结果：是否有手术史、D?二聚体水平、脂蛋白、血浆蛋白C活性、C?反应蛋白是乳腺癌患者发生VTE的重要风险因素,基于这些风险因素构建Logistic回归模型,十折交叉验证的平均预测准确率为75.36%。结论：基于可得数据构建的乳腺癌患者VTE风险因素预测模型在现有数据集上表现较好,但其泛化能力及模型的稳定性和适用性有待进一步验证。